1) variance of error
残差的方差
2) MSR
均方残差
1.
The approach not only decreased theextremely distended MSE of least Square estimates and made regressional coefficients compressedproperly, but also lowered the inflated MSR of ridge estimates, therefore, it is theoretically a superior method compared to other ones.
这一方法既降低了过度膨胀的均方误差，使回归参数得到合理压缩，同时又降低了岭估计过大的均方残差。
2.
This paper discusses the properties of MSE and MSR of generalized shrunk- en least square estimator(GSLSE),and also deals with the advantages of GSLSE under Q(c)criteria and Pitman closeness criteria,respectively.
本文讨论了广义压缩最小二乘估计均方误差、均方残差的一些性质,另外还分别在 Q(c)准则及 Pitman 准则下讨论了广义压缩最小二乘估计的优良性。
3.
The properties of MSE and MSR of the above estimate are discussed.
引进了多元线性模型中回归系数β＝Ｖｅｃ（Ｂ）的广义压缩最小二乘估计β（Ａ），讨论了它的约方误差与均方残差的性质，指出了根据均方误差准则选取Ａ值的主要缺陷，采用了一种选取Ａ值的新准则Ｑ（ｃ），它包含均方误差准则和最小二乘准则作为特例，并从理论上证明了Ｑ（ｃ）准则的优良性。
3) residual variance
残余方差
4) Variance estimation and variance component estimation based on M-residuals
基于M残差的方差与方差分量估计
5) residual variance criterion
残差方差准则
6) error variance estimator
残差方差估计量
补充资料：残差平方和
分子式：
CAS号：
性质：在回归分析中，实际测定值与按回归线预计的值之差，称为残差。回归线各实验点残差之平方的加和，称为残差平方和。
CAS号：
性质：在回归分析中，实际测定值与按回归线预计的值之差，称为残差。回归线各实验点残差之平方的加和，称为残差平方和。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条